python常用的繪圖庫就是matplotlib，今天在給公司繪圖時，偶然間發現matplotlib可以繪制熱圖，并且十分簡潔，拿出來跟大家分享一下。（由于涉及到公司數據問題，這里采用隨機數生成數據進行實驗）

import randomfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom matplotlib import axesfrom matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont = FontProperties(fname='/Library/Fonts/Songti.ttc') def draw(): #定義熱圖的橫縱坐標 xLabel = ['A','B','C','D','E'] yLabel = ['1','2','3','4','5']  #準備數據階段，利用random生成二維數據（5*5） data = [] for i in range(5):  temp = []  for j in range(5):   k = random.randint(0,100)   temp.append(k)  data.append(temp)  #作圖階段 fig = plt.figure() #定義畫布為1*1個劃分，并在第1個位置上進行作圖 ax = fig.add_subplot(111) #定義橫縱坐標的刻度 ax.set_yticks(range(len(yLabel))) ax.set_yticklabels(yLabel, fontproperties=font) ax.set_xticks(range(len(xLabel))) ax.set_xticklabels(xLabel) #作圖并選擇熱圖的顏色填充風格，這里選擇hot im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot_r) #增加右側的顏色刻度條 plt.colorbar(im) #增加標題 plt.title("This is a title", fontproperties=font) #show plt.show() d = draw()

效果圖如下：

為了更清晰地看出二維數值矩陣與熱圖之間的對應關系，我們輸出二維矩陣：

[[17, 96, 11, 99, 83], [18, 17, 58, 18, 80], [87, 79, 15, 53, 4], [86, 53, 48, 36, 23], [25, 4, 94, 100, 71]]

從對應關系我們可以看出，圖像的左上角為坐標原點，第一行對應的二維矩陣中的第一行數據，以此類推。
同時我們可以看出數值越大的單元，對應熱圖中的顏色越深。其實這是一個可選項，只需要改變im = ax.imshow(data, cmap=plt.cm.hot_r)中的參數cmap為hot_r，其中_r的意思是就是按照顏色越深，數值越大，如果想數值越大，顏色越淺，只需要去掉_r，直接為hot就行。同時這個hot是熱圖配色的其中一個主題，主題色參數可選：

右側的顏色刻度條colorbar也是可選的，如果不寫就不會顯示

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持武林站長站。